コヒーレント型ニューラルネットワークによるカテゴリーバイアス的な学習加速の発現(NC一般セッション(1))(認識と学習,模倣学習)
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概要
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キャリア周波数を周波数依存型ニューラルネットワークシステムにおける内部状態とみなすことにより、ニューラルネットワークシステムの内部状態によって、同一の入力から異なる出力を生成する機能を、自己組織化機構によって実現できる。本報告では、文脈依存的人出力関係を有するモデルによりカテゴリーバイアスを想定し、加速化を解析する。その結果、文脈依存的人出力関係をとりこんでカテゴリーバイアスをかけた場合に、かけない場合に比べて、より急峻な学習の加速化が見られることを示す。本システムをベースとして、人間の学習に近い機能を持った自己組織的な情報システムを構築できる可能性があることが示される。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-16
著者
-
廣瀬 明
東京大学 大学院工学系研究科 電気系工学専攻
-
廣瀬 明
東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻
-
濱野 敏彦
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
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濱野 敏彦
東京大学 大学院新領域創成科学研究科 基盤情報学専攻
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廣瀬 明
東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
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